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VERSO UNA QUOTAZIONE RAPIDA DEL DANNO

A gennaio è terminata la fase di sperimentazione e di test sulla nuova soluzione presentata da Gft e destinata a velocizzare il processo di gestione dei sinistri, un percorso che la società ha condotto insieme a Hdi Assicurazioni, suo cliente e soprattutto partner nell’innovazione tecnologica. Si tratta di Ide (Intelligent damage evaluation), una tecnologia sviluppata per il riconoscimento e la valutazione dei danni auto: tramite l’analisi di un’immagine fotografica delle parti esterne incidentate di un veicolo, Ide distingue i componenti danneggiati, indica la possibilità che il veicolo abbia subìto danni interni non visibili, e fornisce la stima ai fini del risarcimento.

Il percorso per la messa a punto di Ide è stato rapido – un anno di sviluppo e solo pochi mesi di messa a punto – grazie al supporto della prima importante sperimentazione con dati di produzione realizzata con Hdi. 

L’approccio al progetto si basa sulla considerazione che la tecnologia può rendersi tanto più utile nel raggiungimento di un obiettivo quanto più sa connettere le competenze di partner che hanno un’expertise sviluppata nel proprio rispettivo settore. Nel caso specifico, attorno al tavolo di Ide si sono seduti con Gft Italia, Quattroruote Professional, che ha messo a disposizione la propria banca dati e il preventivatore, Ibm, che ha fornito alcune soluzioni tecnologiche di intelligenza artificiale e di machine learning, e Hdi Assicurazioni, che ha messo a disposizione il proprio storico di danni auto e l’approccio al processo di gestione dei sinistri stessi. 

Un’esperienza di collaborazione intorno a un progetto che Maximiliano Barberi, insurance director di Gft Italia, considera essenziale per la velocità di messa a punto della soluzione e per la sua affinità con le esigenze del settore assicurativo. 

Siamo partiti da un’esigenza che è concreta nel mercato assicurativo globale, cioè la volontà di aumentare l’efficienza nella gestione dei sinistri. Si tratta di un processo che richiede passaggi precisi per i quali serve normalmente un certo numero di giorni e che, anche per questo, ha costi importanti. Il tema sta poi a cuore alle compagnie anche perché a esso è legata l’esperienza del cliente rispetto alla capacità del suo assicuratore di fornire il livello di servizio atteso e in tempi brevi. La sfida è stata quella di unificare le conoscenze specifiche dei diversi partner per tendere a portare i tempi del processo di gestione sinistri da una settimana a un giorno, come scala di massima. 

La nostra idea si è appoggiata sull’esperienza già maturata nella nostra soluzione antifrode, su cui usiamo sistemi di machine learning da circa sei anni. Da questa abbiamo imparato che quando la tecnologia è adottata per rispondere a un bisogno diventa una soluzione concreta, e che la conoscenza della materia, di cui sono detentrici le compagnie, è un patrimonio che si può utilizzare per velocizzare i processi. 

Abbiamo riunito attorno alla nostra idea realtà con le quali collaboriamo già da tempo con reciproca soddisfazione. È il caso di Hdi Assicurazioni, che ci ha messo a disposizione la propria esperienza concreta nella fase di messa a punto sul campo, Ibm al quale ci siamo rivolti per individuare soluzioni di intelligenza artificiale che lavorassero con le immagini, e Quattroruote Professional per la banca dati sui ricambi e il loro preventivatore, di fatto il principale certificato per la realtà italiana. Il confronto continuo con loro ci ha permesso di rivedere continuamente il progetto iniziale, aggiustandolo secondo le evidenze e le opportunità che emergevano.

In sintesi, abbiamo seguito il ragionamento che fa un perito: Ide studia quali sono i componenti danneggiati, considerando anche le differenze di allestimento dei vari modelli, valuta la gravità del danno e poi si interfaccia con il preventivatore di Quattroruote, che elabora i costi includendo anche quelli di manodopera in maniera scientifica e deterministica.

Hdi ha affrontato la sperimentazione di produzione dandoci fiducia e un supporto che normalmente viene dato a un partner e non ai fornitori. Il progetto Ide pensato all’inizio è molto diverso dalla versione attuale, si è evoluto raccogliendo i frutti di verifiche e adattamenti frequenti con il cliente. All’inizio Ide coglieva dall’immagine di sinistro fornita solo i danni più evidenti, poi – grazie al confronto diretto con il team messo a disposizione dalla compagnia, che ci ha permesso di analizzare la vera attività del perito, e a nuovi modelli di intelligenza artificiale – abbiamo potuto concentrarci anche sui micro danni, quelli che una visione esterna e superficiale non rilevava.

La sperimentazione è avvenuta a quattro mani, utilizzando migliaia di casi reali e con il lavoro in parallelo tra AI e un team di periti, dal cui confronto emergevano le indicazioni per affinare la soluzione. Ide infatti impara da ogni sinistro che elabora, assumendo informazioni che la fanno evolvere giorno dopo giorno, sinistro dopo sinistro.

La cultura dei periti per quanto riguarda l’auto è vastissima, e tanto più il sinistro è complesso tanto più è utile la loro esperienza. L’obiettivo di Ide non è sostituire l’attività peritale quanto gestire con rapidità i casi di routine, dove ci sono pezzi semplici, o dare al perito un pre–lavorato per aiutarlo nel suo compito. È uno strumento che permette all’uomo di concentrarsi sul valore aggiunto dato dalle capacità umane. Infatti la nostra proposta sta interessando non solo le compagnie assicurative ma anche le associazioni di periti, in Italia e all’estero.

Ide attualmente è messo alla prova da Hdi con dati di produzione in modalità ancora supervisionata per capirne l’efficacia, ma tante altre compagnie, in Europa e non solo, la stanno valutando paragonandola a soluzioni leader antecedenti. Il prossimo passo sarà l’utilizzo della versione Beta nell’attività quotidiana. Durante tutte le sperimentazioni e test in giro per il mondo abbiamo avuto la conferma della sua efficacia, grazie al confronto con altri competitor internazionali, e abbiamo verificato che il nostro approccio è il meno consueto. Esso, infatti, non è basato su una comparazione tra sinistri per attinenza, come avviene di solito, ma adotta un approccio pragmatico simulando l’operatività di un perito e compilando un vero e proprio preventivo dettagliato, aspetto che ci permette di essere sempre allineati ai listini in vigore e di gestire la variegata moltitudine di casistiche del parco macchine globale, sia per modelli attuali che futuri.